数据科学 - 职业

有多个与数据科学家领域相关或重叠的职位空缺。

与数据科学相关的职位列表：

以下是与数据科学家相关的职位列表：

数据分析师分析数据集以识别与客户相关问题的解决方案。数据分析师还将此信息传达给管理层和其他利益相关者。这些人从事各种领域的工作，包括商业、银行、刑事司法、科学、医疗和政府。

数据分析师是指拥有专业知识和能力将原始数据转化为信息和洞察力，从而可以用于商业决策的人。

数据科学家是一位专业人士，他使用分析、统计和编程能力来获取海量数据。他们的职责是利用数据创建针对组织特定需求的个性化解决方案。

公司越来越依赖数据在其日常运营中。数据科学家检查原始数据并从中提取有意义的含义。然后，他们利用这些数据来识别趋势并提供企业发展和竞争所需的解决方案。

数据库管理员负责管理和维护业务数据库。数据库管理员负责执行数据管理策略，并确保公司数据库正常运行并在内存丢失的情况下进行备份。

数据库管理员（有时称为数据库经理）管理业务数据库，以确保信息安全维护，并且只有授权人员才能访问。数据库管理员还必须确保这些人能够在他们需要的时间以及所需的格式访问他们需要的信息。

大数据工程师为公司创建、测试和维护使用大数据的解决方案。他们的工作是从许多不同的来源收集大量数据，并确保以后使用数据的人能够快速轻松地访问它。大数据工程师基本上确保公司的数据库管道具有可扩展性、安全性并且能够为多个用户提供服务。

当今产生和使用的数据量似乎是无限的。问题是如何保存、分析和显示这些信息。大数据工程师致力于解决这些问题的各种方法和技术。

数据挖掘是对信息进行分类以查找企业可以用来改进其系统和运营的答案的过程。如果数据没有被操纵并以正确的方式显示，它就不会非常有用。

数据挖掘工程师设置和运行用于存储和分析数据的系统。总体任务包括设置数据仓库、组织数据以便于查找以及安装数据流的管道。数据挖掘工程师需要知道数据来自哪里、将如何使用以及谁将使用它。“提取、转换和加载”（ETL）是数据挖掘工程师的关键首字母缩写词。

机器学习 (ML) 开发人员知道如何使用数据训练模型。然后，这些模型用于自动化诸如将图像分组、语音识别和市场预测等任务。

机器学习可以赋予不同的角色。数据科学家和人工智能 (AI) 工程师的工作之间通常存在一些重叠，有时这两个工作甚至会混淆。机器学习是人工智能的一个子领域，它专注于查看数据以查找输入内容和所需输出内容之间的关联。

机器学习开发人员确保每个问题都有一个完全合适的解决方案。只有通过仔细处理数据并为情况选择最佳算法，才能获得最佳结果。

数据架构师通过寻找最佳的设置和结构方式来构建和管理公司的数据库。他们与数据库管理员和分析师合作，以确保公司数据易于访问。任务包括创建数据库解决方案、确定需要执行的操作以及创建设计报告。

数据架构师是一位专家，他制定组织的数据策略，其中包括数据质量标准、数据在组织中的移动方式以及数据如何保持安全。这位数据管理专业人员的视角将业务需求转化为技术需求。

作为业务和技术之间的关键纽带，数据架构师的需求越来越大。

Hadoop 开发人员负责创建和编写 Hadoop 应用程序。Hadoop 是一个开源框架，用于管理和存储处理大量数据并在集群系统上运行的应用程序。基本上，Hadoop 开发人员创建有助于公司管理和跟踪其大数据的应用程序。

Hadoop 开发人员是负责为 Hadoop 应用程序编写代码的人。这项工作就像成为一名软件开发人员一样。这两个工作非常相似，但第一个工作在大数据领域。让我们来看一下 Hadoop 开发人员需要做的一些事情，以便更好地了解这项工作。

数据仓库架构师负责提出数据仓库解决方案，并使用标准数据仓库技术来制定最能帮助企业或组织的计划。在设计特定架构时，数据仓库架构师通常会考虑雇主的目标或客户的需求。然后，员工可以维护此架构并将其用于实现目标。

因此，就像普通建筑师设计建筑物或海军建筑师设计船舶一样，数据仓库架构师设计并帮助启动数据仓库，并根据客户的需求对其进行定制。

2022 年数据科学职位趋势

到 2022 年，对数据科学家的需求将大幅增加。IBM 表示，2020 年将创造 364,000 至 2,720,000 个新职位。这一需求将持续增长，很快将出现 700,000 个空缺。

Glassdoor 表示，其网站上的热门职位是数据科学家。将来，这个职位不会有任何改变。还注意到，数据科学的职位空缺开放了 45 天。这比平均就业市场长五天。

IBM 将与学校和企业合作，为有抱负的数据科学家创造一个工读环境。这将有助于弥合技能差距。

对数据科学家的需求正在以 2 的幂次方速度增长。这是因为已经创造了新的工作和行业。不断增长的数据量和不同类型的数据加剧了这种情况。

将来，数据科学家的角色只会越来越多。数据科学家的工作包括数据工程师、数据科学经理和大数据架构师。此外，金融和保险部门正成为数据科学家的最大雇主。

随着培训数据科学家的机构数量的增加，越来越多的人可能会掌握数据的使用方法。

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